基于三维点的连续手眼标定
机器人学
2020-04-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
标定算法近期的发展主要沿两个方向推进：(1)数学方法精度不断提高；(2)通过降低对标定物体的依赖，使用灵活性不断增强。然而，这两大趋势看似矛盾，因为整体精度直接取决于标定物体位姿估计的精度，因而要求较大的物体，而灵活性的提升则导致更小的物体或含噪更强的估计方法。本文提出的方法旨在分两步解决该问题：首先，我们推导了一个简单的闭式解，将重心转向平移方程，仅求解必需的手眼变换。我们表明其在精度和鲁棒性上优于传统方法。其次，基于类似基于平移方程的表述，我们将对标定物体的依赖降低至单个3D点，该表述受标定物体朝向估计误差的影响小得多。此外，它使得朝向估计变得不必要，同时利用第一种解更高的精度与鲁棒性，从而形成一种用于连续手眼标定的通用方法。
引用
@article{arxiv.2004.12611,
title = {Continuous hand-eye calibration using 3D points},
author = {Bjarne Grossmann and Volker Krueger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.12611},
year = {2020}
}